以下是一个示例代码，可以按年份分组并找出每个月的最大值和最小值：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'date': ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-02-01', '2020-02-02', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-02-01', '2021-02-02'],
        'value': [10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 按年份和月份分组，并计算每个月的最大值和最小值
df['year'] = df['date'].dt.year
df['month'] = df['date'].dt.month
result = df.groupby(['year', 'month'])['value'].agg(['min', 'max'])

print(result)

输出结果为：

           min  max
year month          
2020 1      10   15
     2      20   25
2021 1      30   35
     2      40   45

上述代码首先将日期列转换为日期类型，然后通过dt.year和dt.month获取年份和月份。接着使用groupby函数按年份和月份进行分组，并使用agg函数计算每个月的最大值和最小值。最后，打印出结果。